La Data Web

Hola comunidad! Soy Facundo Montenegro, Colaboro como BI & Analytics Consultant en la empresa Pi Data Strategy & Consulting y me especializo en el uso de Power BI.

Hace un tiempo me tocó trabajar con un origen de datos de Microsoft Forms. El mismo era un cuestionario al cual debía conectarme con Power BI para desarrollar un modelo de BI. Si bien la conexión fue relativamente sencilla y pude desarrollar el modelo correctamente, al momento de publicarlo no fue posible configurar el refresco. Después de investigar en distintos foros, comunidades y hasta contactar al equipo de Microsoft llegué a la conclusión que existe solamente una forma de hacerlo correctamente hasta el momento y es sencilla.

En este post les voy a enseñar como conectar correctamente un origen de datos de Microsoft Forms a Power BI y no padecer a la hora de configurar el refresco automático. Dicho de otra forma "Como conectar correctamente tu origen de Microsoft Forms a Power Bi y no morir en el refresco".

En multiples ocasiones me he encontrado con muchos videos y artículos respecto a seguridad a nivel de filas sobre Power Bi. Todos ellos definen muy bien de que se trata pero la mayoría de las veces muestra un ejemplo desarrollado con un regla demasiado tradicional. En esos escenarios vemos el clásico [Pais] = "Argentina".

En mi experiencia laboral aplicamos una regla de ese estilo una sola vez puesto que si siguiera esa lógica habría participado de desarrollos que crearan como 80 reglas por cada tienda, provincia, región, etc.

En éste artículo vamos a ver como construir una ÚNICA regla dinámica para la columna que deseamos filtrar que se adaptará a cada resultado.

Hay días que los requerimientos de los usuarios se ponen creativos. El progreso que tuvo en el tiempo Power Bi hace posible casi todo objetivo que un usuario necesite visualizar. Aún así a veces no es suficiente. En medio de todo esto esta la experiencia de usuario. El famoso "¿Como quiere verlo?". 

Aquí es cuando la flexibilidad de Power Bi Desktop tiene que llamar a nuestra creatividad para construir soluciones nuevas. Este artículo nace justamente de muchos casos reales de requerimientos que solicitaron esta forma de visualizar la información. Llevando a que la solución contenga un poco de data modeling y DAX para dar una mayor comodidad en su deseo. Sin más que comentar veamos el caso.

Cierto es que construir un modelo de datos detalladamente para llegar a la estrella deseada hace de nuestro modelo la mejor práctica para su mejor funcionamiento. A pesar de ello podemos caer en la tentación de "importar columnas por las dudas". 

Muchas veces me encuentro con modelos que reconocen hechos y dimensiones pero no se fijan en todas las columnas que se cargan sin utilizar puesto que no se realiza un análisis fino al respecto. Sucede aún más cuando los modelos son construidos con una variedad de origines manuales como excel o planos como csv. Con el paso del desarrollo construimos un montón de visualizaciones y medidas. Cuando todo termina queda un monstruo lento e indescifrable. Éste artículo nos enseñará un método para detectar esas columnas que no se utilizaron para limpiar el modelo.

Recientemente he participado de proyectos donde los usuarios que desarrollarían Power Bi Desktop contaba con Laptops con muy poca memoria. Estamos hablando de 4GB de ram aproximadamente. Si bien podemos pensar que la herramienta de 32 bits sería suficiente, no siempre será el caso.

En este ejemplo particular el conjunto de datos tenía más de 30 millones de filas con lo que no podían cargar los datos para trabajar sobre el modelo semántico y DAX. 

Por ello voy a mostrar el siguiente método para trabajar con una muestra del conjunto de datos de manera local que luego tenga actualizaciones sobre la totalidad de datos en el Servicio de power Bi.